R u Ready? FS2026 | Psychologie der Digitalisierung - Einheit 1

Sandra Grinschgl, Laura Hirt, Lars Schilling

R u Ready? Reproduzierbare Datenaufbereitung und -analyse

FS 2026


LV-Leitung: Dr. Sandra Grinschgl / MSc. Laura Hirt
Tutor: BSc. Lars Schilling


1. Einheit, 18.02.2026


LV-Leitung

Dr. Sandra Grinschgl (sie/ihr)

  • Dozentur für «Mensch in digitaler Transformation»
  • Arbeitsbereich Psychologie der Digitalisierung
  • Fabrikstrasse 8, Raum D 262
  • sandra.grinschgl@unibe.ch
  • Sprechstunde nach Vereinbarung
  • Fun Fact: ist fasziniert davon, wie sich Schweizer:innen den Zahnarzt leisten können

LV-Leitung (2)

Laura Hirt (sie/ihr) (MSc. Psychologie)

  • Lehrassistenz R you Ready / Methodenberatung

  • Fabrikstrasse 8, A263

  • Sprechstunde/Methodenberatung nach Vereinbarung

  • laura.hirt@unibe.ch

  • Weiss nie, ob ich ‘R’ Englisch oder Deutsch aussprechen soll.

LV-Leitung (3)

Lars Schilling (er/ihm)(BSc. Psychologie)

  • Tutor R you Ready

  • Fabrikstrasse 8, D266

  • Sprechstunde nach Vereinbarung

  • lars.schilling@unibe.ch

  • Wundert sich noch immer über die pünktlichen Züge in der Schweiz

Barrierefreiheit!

Bitte melde dich auf einem für dich angemessenem Weg bei uns, wenn dir in dieser Lehrveranstaltung Barrieren begegnen, die auszugleichen sind.

Pronomen/Namen

Bitte gebt uns auch Bescheid, falls wir euch falsch ansprechen!

Illustration: Freepik

Österreichisch vs. Berndeutsch

Bitte gebt mir/uns auch Bescheid, solltet ihr etwas nicht verstehen! Seht es uns nach, falls wir etwas nicht verstehen und nachfragen!

Uhrturm Graz: Foto C. Stadler/Bwag

Foto: https://en.wikipedia.org/wiki/Zytglogge#/media/File:Zytglogge_01.jpg

Organisatorisches

  • 🕝 Immer Mittwochs um 12:15 (Gruppe Laura) / 16:15 (Gruppe Sandra)

  • 📍Fabrikstrasse 8, Raum B101

  • 💻 Eigener Laptop mit R-Studio notwendig

  • 📁Unterlagen auf ILIAS und Website

  • 📅 14 Einheiten

  • 🛫 Maximal 2 unentschuldigte Fehltermine

Website: Navigation und Inhalte

  • Auf Quarto Website:

    • Alle Präsentationen

      • Auch als PDF verfügbar (PDF-Mode)
    • Alle Hands On Übungen

    • FAQ

    • Administrative Infos, z. B. Details zum Leistungsnachweis

  • Auf ILIAS

    • Downloads:

      • Files
    • Uploads (d.h. Abgaben)

    • Forum für Fragen und Peer Feedback

Themen der Lehrveranstaltung

Ziele

  • Methodenkenntnisse in R auffrischen & festigen

  • Transfer von Statistik-Bachelorwissen auf Datenaufbereitung & -analyse

  • Erwerb konzeptueller & praktischer Kompetenzen

Ablauf

  • Datenanalyseplan & Codebook

  • R Basics

  • Reproduzierbare Datenaufbereitung (u.a. mit tidyverse)

  • Reproduzierbare Datenanalyse (u.a. mit tidyverse)

Format

  • Präsenz: Input & Anwendung

  • Hausübungen & Abschlussprojekt

Lernziele

  • Konzeptionell: Schritte der Datenaufbereitung und -analyse im Analyseplan begründen (WAS muss ich tun & WARUM)

  • Praktisch: Reproduzierbare Datenaufbereitung (WIE Daten in ein analysierbares Format bringen)

  • Praktisch: Reproduzierbare Datenanalyse (WIE Fragestellungen und Hypothesen testen)

Nach dem Seminar können Studierende

  • Grundkenntnisse in R / RStudio anwenden

  • Notwendige Schritte für reproduzierbare Datenaufbereitung und -analyse überblicken und praktisch umsetzen

  • Selbständig neue Analyse-Herausforderungen bewältigen und passende Ressourcen nutzen

Was das Seminar nicht leisten kann:

  • Keine Auffrischung der Statistikvorlesungen

  • Kein “Schritt-für-Schritt Kochbuch” für die Analyse der Masterarbeit

Leistungsbeurteilung

  • Mitarbeit: 14 Punkte

  • Regelmässige Hausübungen: 8x, gesamt 32 Punkte

  • Abschlussprojekt: 54 Punkte

    –> Total 100 Punkte

  • Genauere Informationen zum Leistungsnachweis hier: Leistungsnachweis Website

    –> Update im Laufe des Semesters

  • Kontinuierliche Arbeit während dem Semester!

  • Aufwand: 5ECTS für erfolgreichen Abschluss des Seminars -> +- 9h pro Woche

    ECTS <- 25 
    
    Wochen_semester <- 14
    
    aufwand_semester <- 5*ECTS
    
    aufwand_pro_woche <- mean(aufwand_semester/Wochen_semester)
    
    aufwand_pro_woche
    [1] 8.928571

Leistungsnachweis: Mitarbeit (14 Punkte)

… kann unterschiedlich ausfallen zum Beispiel:

  • Wortmeldungen im Plenum

  • Aktive Teilnahme an den Hands On Sessions

  • Beteiligung an Online-Foren & Error Hunt

Punktevergabe:

  • 7 Punkte durch LV-Leitung

  • 7 Punkte durch Selbstevaluation

Leistungsnachweis: Hausübungen (32 Punkte)

  • 8 Hausübungen - 4 oder 8 Punkte pro Hausübung

  • Bewertungsrelevant: Auseinandersetzung mit dem Stoff/den aufgetragenen Aufgaben.

  • Korrektheit zweitrangig!

Leistungsnachweis: Abschlussprojekt (54 Punkte)

  • Vorgegebenes Paper; Individuelle, simulierte Datensätze

  • Datenanalyseplan überarbeiten / ergänzen

  • Kontinuierliche Führung/Überarbeitung eines Codebooks

  • Reproduzierbare Datenaufbereitung und Analyse mit Quarto

Abgabe: Datenanalyseplan, Codebook, Datenfiles, Analyseskript(e) nach vorgegebener Ordnerstruktur

Deadline: 14.06.2026

-> Weitere Informationen im Verlauf des Semesters

Fehlerkultur


“Ich verliere nie. Entweder ich gewinne oder ich lerne” - Nelson Mandela


“Auch Umwege erweitern unseren Horizont” - Ernst Ferstl


“Wege entstehen dadurch dass wir sie gehen” - Franz Kafka


“Failure is not the opposite of Success, its part of it” - Karamo Brown in Queer Eye


“Den grössten Fehler, den man im Leben machen kann, ist, immer Angst zu haben einen Fehler zu machen.” - Dietrich Bonhoeffer

Syllabus

Begleitende Literatur

Unterstützungsangebote

  • Mit vorhanden Ressourcen arbeiten: Unterlagen aus dem Bachelor + Online-Ressourcen (auch LLMs)

  • Peer Pairing für Präsenzeinheiten und Hausübungen

  • Online-Forum für Peer-to-Peer und Peer-to-Teacher Fragen; Mitarbeitspunkte für Code-Error-Hunt

  • Sprechstunde für «R Troubles» mit Lars –> vor/nach/während den Einheiten + bei Bedarf

  • Erhebung & Besprechung der «Muddiest Points»

  • Musterlösungen zu Übungen werden blockweise im Ebook ergänzt

Bedarfsanalyse

Bitte reflektiere das im Bachelor erworbene Wissen und überlege wo Aufholbedarf im Bezug auf die Datenaufbereitung und -analyse mit R besteht. Du kannst die zentralen Unterlagen des Bachelor-Studiums (z.B. zu den Statistikvorlesungen) im Ilias Kurs “Masterarbeit Psychologie” einsehen.

Anonyme Umfrage um

  • Präferenz für das Peer-Pairing zu erfragen

  • Vorkenntnisse zu erfassen

  • Bedarf an R-Unterstützung zu erfassen

Umfrage in ILIAS, Deadline Sonntag 22.02., 23:55

Anwesenheit prüfen / Kennenlernen

Warum R?

  • Es gibt viele Gründe die für R sprechen:

    • R kann mehr

    • R ist aktuell

    • R ist ansprechbar

    • R schläft nicht

    • R ist nachgefragt

    • R ist Open Source & somit kostenlos

    Quelle: Luhmann, 2019.

Jetzt: Hands On!

Übungen auf der Website!

  • In eigenem Tempo arbeiten, nicht stressen lassen!

  • Helft euren Sitznachbar:innen

  • Meldet euch bei uns!

  • Für die sehr schnellen Personen —> Bedarfsanalyse auf ILIAS.

Heute haben wir…

  • R bzw. RStudio und wichtige Pakte darin installiert

  • Uns mit der Oberfläche von R-Studio bekannt gemacht

  • Erste Operationen in R ausgeführt:

    • Einfache Rechnungen

    • Erste Zuweisungen mit <-

    • Vektoren erstellt

    • Erste Funktionen aufgerufen ( z.b. sum()

Methodenberatung

Methodenberatung

Bis nächste Woche!

  • Bedarfsanalyse auf ILIAS bis Sonntag ausfüllen!
  • ANONYM
    • ILIAS - Sitzung 1